查找近似最近邻、创建向量索引和查询向量嵌入

本页介绍了如何在 Spanner 中使用以下 ANN 距离函数查找近似最近邻 (ANN)、创建向量索引以及查询向量嵌入：

  • APPROX_COSINE_DISTANCE
  • APPROX_EUCLIDEAN_DISTANCE
  • APPROX_DOT_PRODUCT

如果数据集较小，您可以使用K 最近邻 (KNN) 来查找确切的 k 个最近邻向量。不过，随着数据集的增长，KNN 搜索的延迟时间和费用也会增加。您可以使用 ANN 找到近似的 k 个最近邻，从而显著缩短延迟时间并降低费用。

近似 K 近邻

在 ANN 搜索中，返回的 k 个向量不是真正的前 k 个最近邻，因为 ANN 搜索会计算近似距离，并且可能不会查看数据集中的所有向量。有时，系统会返回一些不在前 k 个最近邻中的向量。这称为“召回率损失”。您可以接受的召回率损失程度取决于具体用例，但在大多数情况下，为了提高数据库性能而牺牲一点召回率是一个可以接受的权衡。

如需详细了解 Spanner 近似距离函数，请参阅：

矢量索引

Spanner 使用专用矢量索引加快 ANN 矢量搜索速度。此索引利用 Google 研究团队的可伸缩最近邻 (ScaNN) 算法，这是一种高效的最近邻算法。

向量索引使用基于树的结构来划分数据，以便更快地进行搜索。Spanner 同时提供两级和三级树配置：

  • 两级树配置：叶节点 (num_leaves) 包含一组密切相关的矢量及其相应的质心。根级别由所有叶节点的质心组成。
  • 三级树配置：概念与两级树类似，但引入了额外的树枝层 (num_branches)，从中进一步划分叶节点质心以形成根级 (num_leaves)。

此外，您必须使用特定的距离度量来构建向量索引。您可以将 distance_type 设置为 COSINE、DOT_PRODUCT 或 EUCLIDEAN，从而选择最适合您的用例的距离指标。

如需了解详情，请参阅 VECTOR INDEX 语句。

限制

Spanner 矢量索引具有以下限制：

  • 不支持 ALTER VECTOR INDEX。

创建向量索引

为了尽可能优化矢量索引以实现良好的检索率和性能，我们建议您在包含嵌入的大多数行写入数据库后创建矢量索引。在插入新数据后，您可能还需要定期重新构建向量索引。如需了解详情，请参阅重新构建矢量索引。

创建表时，嵌入列必须是 FLOAT32（推荐）或 FLOAT64 数据类型的数组，并且具有 vector_length 注解，用于指示矢量的维度。

以下 DDL 语句会创建一个 Documents 表，其中包含向量长度为 DocEmbedding 的嵌入列：

CREATE TABLE Documents {
  ...
  DocEmbedding ARRAY<FLOAT32>(vector_length=>128);
};

填充 Documents 表后，您可以使用余弦距离在具有嵌入列 DocEmbedding 的 Documents 表上创建一个包含两级树和 1, 000 个叶节点的向量索引：

CREATE VECTOR INDEX DocEmbeddingIndex
  ON Documents(DocEmbedding)
  OPTIONS (distance_type = 'COSINE', tree_depth = 2, num_leaves = 1000);

如需创建一个三层树和 1000000 个叶节点的向量索引，请执行以下操作：

CREATE VECTOR INDEX DocEmbeddingIndex
  ON Documents(NullableDocEmbedding)
  WHERE NullableDocEmbedding IS NOT NULL
  OPTIONS (distance_type = 'COSINE', tree_depth = 3, num_branches=1000, num_leaves = 1000000);

如果您的嵌入列可为 null，则必须使用 WHERE column_name IS NOT NULL 子句声明它：

CREATE VECTOR INDEX DocEmbeddingIndex
  ON Documents(NullableDocEmbedding)
  WHERE NullableDocEmbedding IS NOT NULL
  OPTIONS (distance_type = 'COSINE', tree_depth = 2, num_leaves = 1000);

查询向量嵌入

如需查询矢量索引，请使用以下三个近似距离函数之一：

  • APPROX_COSINE_DISTANCE
  • APPROX_EUCLIDEAN_DISTANCE
  • APPROX_DOT_PRODUCT

使用近似距离函数时，存在以下限制：

  • 您必须提供查询提示才能使用向量索引。
  • 您必须使用常量表达式作为距离函数的一个参数（例如参数或字面量）。
  • 使用近似距离函数的查询或子查询必须采用特定形式：距离函数必须是唯一的 ORDER BY 键，并且必须指定上限。

如需查看限制的详细列表，请参阅近似距离函数参考页面。

示例

如需搜索与 [1.0, 2.0, 3.0] 距离最近的 100 个向量，请执行以下操作：

SELECT DocId
FROM Documents@{FORCE_INDEX=DocEmbeddingIndex}
ORDER BY APPROX_EUCLIDEAN_DISTANCE(
  ARRAY<FLOAT32>[1.0, 2.0, 3.0], DocEmbedding,
  options => JSON '{"num_leaves_to_search": 10}')
LIMIT 100

如果嵌入列可以为 null：

SELECT DocId
FROM Documents@{FORCE_INDEX=DocEmbeddingIndex}
WHERE NullableDocEmbedding IS NOT NULL
ORDER BY APPROX_EUCLIDEAN_DISTANCE(
  ARRAY<FLOAT32>[1.0, 2.0, 3.0], NullableDocEmbedding,
  options => JSON '{"num_leaves_to_search": 10}')
LIMIT 100

最佳做法

请遵循以下最佳实践，优化矢量索引并改进查询结果。

调整向量搜索选项

最优的矢量搜索值取决于使用情形、矢量数据集和查询矢量。您可能需要进行迭代调整，以便找到适合您的特定工作负载的最佳值。

在选择合适的值时，请遵循以下实用准则：

  • tree_depth（树级）：如果要编制索引的表的行数少于 1, 000 万行，请将 tree_depth 设为 2。否则，3 的 tree_depth 最多支持约 100 亿行的表。

  • num_leaves：使用数据集中行数的平方根。值越大，向量索引构建时间就越长。避免将 num_leaves 设置为大于 table_row_count/1000，因为这会导致叶片过小且性能不佳。

  • num_leaves_to_search：此选项用于指定要搜索的索引叶节点的数量。提高 num_leaves_to_search 会提高召回率，但也会增加延迟时间和费用。我们建议将 CREATE VECTOR INDEX 语句中定义的叶子总数的 1% 作为 num_leaves_to_search 的值。如果您使用的是过滤子句，请提高此值以扩大搜索范围。

如果达到了可接受的召回率，但查询费用过高，导致最大 QPS 较低，请尝试按照以下步骤提高 num_leaves：

  1. 将 num_leaves 设置为其原始值的 k 倍（例如 2 * sqrt(table_row_count)）。
  2. 将 num_leaves_to_search 设为与其原始值相同的 k 倍。
  3. 尝试降低 num_leaves_to_search，以便在保持召回率的同时降低费用和 QPS。

提高回想度

导致召回率恶化的原因有多种，包括：

  • num_leaves_to_search 太小：您可能会发现，查找某些查询向量的最近邻更具挑战性，因此增加 num_leaves_to_search 以搜索更多叶子可以帮助提高召回率。最近的查询可能包含更多这类具有挑战性的向量。

  • 矢量索引需要重新构建：矢量索引的树结构会在创建时针对数据集进行优化，之后会保持静态。因此，如果在创建初始向量索引后添加了明显不同的向量，则树结构可能不太理想，导致召回率较低。

重建向量索引

如需在不停机的情况下重建向量索引，请执行以下操作：

  1. 在与当前向量索引相同的嵌入列上创建新的向量索引，并根据需要更新参数（例如 OPTIONS）。
  2. 索引创建完成后，将 FORCE_INDEX 提示更改为指向新索引，以更新向量搜索查询。这样可以确保查询使用新的向量索引。您可能还需要在新查询中重新调整 num_leaves_to_search。
  3. 删除过时的矢量索引。

后续步骤